[세종=뉴스핌] 정성훈 기자 = 한 대의 인공지능(AI) 고로를 취재하려면 산업통상부를 만나야 한다. 그 고로가 학습하는 데이터의 표준과 클라우드는 과학기술정보통신부 소관이다. 같은 기술을 협력 중소기업으로 확산하는 일은 중소벤처기업부가 맡는다. 그 AI를 돌리는 전력은 기후에너지부와 한국전력의 몫이고, 대기업이 협력사 데이터를 독점하는지는 공정거래위원회가 본다. 예산이 제대로 쓰였는지는 기획예산처가, 세제와 정책금융은 재정경제부가 판단한다.

하나의 산업 AI 사업에 이렇게 많은 부처가 얽혀 있다. 문제는 이 부처들이 각자의 사업과 성과지표, 예산을 따로 움직인다는 데 있다. 앞선 아홉 편이 산업마다 반복해서 확인한 병목이 바로 이것이다. 데이터는 부처별로 분절되고, 성과는 부처별로 집계되며, 실증 이후 유지비의 책임 주체는 어디에도 명확하지 않았다.

정부도 이 문제를 안다. 대통령 직속으로 국가AI전략위원회를 세워 국가 AI 정책의 최상위 컨트롤타워로 삼았다. 위원회는 심의·의결과 부처 간 조정, 이행점검, 성과 관리를 맡는다. 8개 분과위원회를 두고, 각 부처 차관급이 참여하는 인공지능책임관(CAIO)협의회를 운영한다. 통계청에서 승격된 국가데이터처의 장은 국가데이터최고책임자(CDO)로 지정됐다. 조직도상으로는 컨트롤타워가 갖춰졌다.

핵심은 이 위원회가 실제로 무엇을 조정할 수 있느냐다. 위원회가 부처 사업의 방향을 심의하고 이행을 점검한다 해도, 각 부처의 예산 편성권과 사업 집행권은 여전히 개별 부처에 있다. 조정기구가 예산과 평가라는 실질적 지렛대를 갖지 못하면, 부처는 위원회의 방향에 형식적으로 동의하면서도 자기 사업을 기존대로 밀고 나갈 수 있다.

이 대목에서 총리실의 역할이 주목된다. 총리실은 전통적으로 부처 간 정책 조정과 예산 편성 논의, 규제 개선을 총괄하는 위치에 있다. 산업 AI처럼 여러 부처가 얽힌 융합 정책에서는 대통령 직속 전략위의 방향 설정과 총리실의 실행 조정이 맞물려야 실제 힘이 실린다. 전략의 조율축과 실행의 조정축이 따로 놀면 컨트롤타워는 회의체에 머문다.

제조AI 2030 전략이 민관 20조원 투자를 내걸었지만, 이 돈이 산업부·과기정통부·중기부의 개별 사업으로 나뉘어 집행될 때 서로의 성과지표가 다르면 문제가 생긴다. 한 부처는 AI 팩토리 설치 대수를, 다른 부처는 모델 성능을, 또 다른 부처는 기업 지원 건수를 성과로 잡으면, 정작 '현장에서 생산성이 지속적으로 올랐는가'라는 공통 질문에는 아무도 답하지 못한다.

부처 분절은 두 가지 문제를 동시에 낳는다. 하나는 중복이다. 스마트공장 고도화, AI 팩토리, 예지보전, 품질검사 지원이 부처와 사업별로 나뉘어 있으면, 같은 기업이 여러 사업의 지원을 받거나 비슷한 인프라가 중복 구축될 수 있다. 예산은 늘어나지만 성과는 겹친다.

다른 하나는 사각지대다. 어느 부처도 명확히 책임지지 않는 영역이 생긴다. 대표적인 것이 실증 이후의 유지·확산 예산이다. 부처들은 새로운 도입 사업을 만드는 데는 적극적이지만, 이미 도입한 시스템이 지원 종료 후에도 계속 돌아가도록 유지비를 대는 일은 성과로 잡기 어렵다. 그 결과 앞선 편들이 반복 지적한 '지원 끝나면 멈추는 AI'가 반복된다.

책임 공백도 사각지대다. AI가 설비를 제어하다 사고가 나거나, 데이터 권리 분쟁이 생기거나, 알고리즘이 시장을 왜곡할 때 누가 기준을 만들고 판정하는지 명확하지 않다. 안전은 산업부, 데이터는 과기정통부·국가데이터처, 경쟁은 공정위, 책임보험은 금융위로 나뉘어 있어, 융합 사고에서는 부처 사이 회색지대가 넓다.

■ 거버넌스의 시험대
산업 AI 정책의 성패는 컨트롤타워의 존재 여부가 아니라, 그 타워가 부처의 예산과 평가를 실제로 움직일 수 있느냐에 달렸다. 회의체가 방향을 정해도 예산·집행·평가가 부처별로 따로 돌면, 20조원은 조율되지 않은 개별 사업의 합계에 머문다.

주요국도 AI 거버넌스에서 같은 고민을 한다. 방향을 정하는 전략기구와 실제 예산·집행을 쥔 부처를 어떻게 연결하느냐가 공통 과제다. 조정기구에 예산 검토 권한을 주거나, 부처별 최고AI책임관을 지정해 협의체로 묶거나, 공통 성과지표를 강제하는 방식이 시도된다.

한국도 국가CAIO협의회와 국가CDO 지정으로 데이터·AI 책임자 체계를 만들기 시작했다. 그러나 이 체계가 산업 현장의 데이터와 성과를 실제로 연결하려면, 각 부처가 같은 형식으로 데이터를 쌓고 같은 기준으로 성과를 보고하도록 만드는 강제력이 필요하다. 협의체의 합의만으로는 부처의 관성을 넘기 어렵다.

이 시리즈가 처음부터 던진 질문은 'AI를 몇 개 설치했는가'가 아니라 '그 효과가 지속되고 이익과 책임이 공정하게 배분되는가'였다. 이 질문에 답하려면 부처를 가로지르는 공통 성과지표가 있어야 한다. 생산성·불량·에너지·가동률·고용전환을 같은 기준으로 측정하고, 부처별 사업을 하나의 성과지도 위에 올려야 한다.

유지예산의 주체도 정해야 한다. 도입 사업과 별도로, 실증 이후 3년간의 운영·유지·확산을 책임지는 예산과 부처를 명시해야 한다. 데이터 권리와 AI 책임의 기준도 특정 부처가 총괄해 부처 간 회색지대를 없애야 한다. 그리고 산업 AI의 전력수요를 산업정책과 에너지정책이 함께 계획하도록 두 축을 연결해야 한다.

한국은 세계적인 제조기반과 숙련, 공급망 데이터를 갖고 있다. 범용 AI 모델 경쟁에서는 뒤처질 수 있어도 산업 현장과 AI를 결합하는 데는 유리하다. 그러나 이 강점은 부처가 따로 움직이는 한 자동으로 경쟁력이 되지 않는다. 20조원의 성패는 500개의 AI 팩토리 뒤에 통합된 데이터·성과·책임의 인프라가 남느냐, 아니면 부처별로 흩어진 실증의 합계가 남느냐에 달렸다.

■ 한 줄 요약
산업 AI 정책의 본질은 컨트롤타워를 세우는 것이 아니라 그 타워에 부처의 예산·평가를 움직이는 실제 권한을 주는 데 있으며, 한국의 해법은 부처를 가로지르는 공통 성과지표·통합 데이터·유지예산 주체·책임기준을 총리실과 국가AI전략위가 하나의 성과지도로 묶는 데 있다.

* [AI로 읽는 경제]는 AI 어시스턴트가 분석한 내용을 바탕으로 기자가 정리한 내용입니다. ChatGPT, Google Gemini, Perplexity, Claude AI 모델이 적용됐습니다. 상단의 'AI MY 뉴스' 로그인을 통해 뉴스핌의 차세대 AI 콘텐츠 서비스를 활용해 보기 바랍니다.

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